モデル別の実測結果

Mac Studio（M5 Max・36GB）で測ったgemma-4-12B-it

Google・Ollama 名 hf.co/unsloth/gemma-4-12b-it-GGUF:Q4_K_M

Mac Studio（M5 Max・36GB）で、gemma-4-12B-itはかんたんな質問に約7.5秒で答え、日本語の知識問題は85%、算数は87%正解、メモリは8.1GB使いました。

測った結果

項目結果測ったモデルの中でメモ
返事の速さ約7.5秒31モデル中 23位かんたんな常識問題1問に答え終わるまで（50問の中央値）
知識問題（高校〜大学レベル）85%31モデル中 5位200問・誤差±6・打ち切り1問（不正解に数える）
算数（文章題）87%31モデル中 8位100問・誤差±8・打ち切り2問（不正解に数える）
使うメモリ8.1GB31モデル中 13位
英→日の翻訳35点29モデル中 2位100点満点（chrF）・1文約18秒
日→英の翻訳58点29モデル中 2位100点満点（chrF）・1文約17.3秒

「測ったモデルの中で」は、このサイトで測った 31 モデルの中での順位です（速さとメモリは小さいほど上）。

自分の Mac で試すには

  1. ollama.com から Mac 版の Ollama を入れて起動します。
  2. ターミナルで次のように入力します。初回はモデルのダウンロードが始まり、終わると会話できます。ollama run hf.co/unsloth/gemma-4-12b-it-GGUF:Q4_K_M

この Mac では 8.1GB 使いました。ほかのアプリと一緒に快適に使う目安は、メモリ 24GB 以上の Mac です（モデルがメモリの半分ほどに収まる）。

モデルの情報

作った会社
Google
大きさ
パラメータ約119億
量子化
Q4_K_M
考えてから答えるタイプ
いいえ
一度に扱える最大の長さ
262,144 トークン
公開日（Hugging Face）
2026年5月23日
文字を書く速さ
48.7 tok/s
起動（読み込み）
約1.1秒
計測日
2026年10月3日
Ollama
0.34.3
Hugging Face
google/gemma-4-12B-it
シリーズ
Gemma

名前の部品（大きさ・量子化など）の意味はモデル名の読み方で説明しています。

メモリが近いモデル

文章のページで主なモデルを比べられます。シリーズのページには測ったすべてのモデルがあります。